Kimi가 Claude를 몰래 썼다? Anthropic이 공개한 2,300만 건의 기록

이번에는 단순히 “Claude로 학습했다”는 이야기가 아닙니다

AI 업계에서 강한 모델의 출력을 이용해 다른 모델을 학습시키는 증류(distillation) 자체는 흔한 기술입니다. 자기 회사의 큰 모델로 작은 모델을 만드는 데도 사용됩니다.

문제는 경쟁사 모델을 허가 없이 대규모로 호출해 능력을 추출하는 경우입니다. Anthropic은 2026년 2월 Moonshot, DeepSeek, MiniMax가 약 2만4천 개의 부정 계정을 통해 Claude와 1,600만 건 넘게 교환했다고 발표했고, 당시 Moonshot에 귀속한 규모는 340만 건 이상이었습니다.

그런데 9월 보고서에서 Anthropic이 공개한 Moonshot 사례는 한 단계 더 나갑니다.

“Kimi를 썼는데 실제로는 Claude Opus가 답했다”

Anthropic은 Moonshot이 일부 Kimi 고객 요청을 Kimi 자체 모델로 처리하지 않고 Claude로 조용히 전달한 뒤, Claude의 답변을 Kimi의 답변처럼 사용자에게 표시했다고 밝혔습니다.

한 사례에서는 약 10일 동안 고객 요청 약 30만 건이 Anthropic으로 전달됐고, 대부분 Claude Opus로 라우팅됐다고 합니다. 이 과정에 사용된 프록시 네트워크는 5,380개의 부정 계정으로 구성됐으며 상당수가 싱가포르와 일본에 있는 것처럼 보였다는 설명입니다.

2,300만 건이 전부 일반 Kimi 사용자의 질문이었다는 뜻은 아닙니다. Anthropic이 5~7월 Moonshot에 귀속했다고 밝힌 전체 distillation exchanges 규모이고, 구체적인 사용자 우회 사례로 공개한 수치는 약 10일간 30만 건입니다.

더 큰 문제는 사용자 데이터입니다

이 주장이 사실이라면 일반 사용자에게는 모델 증류보다 데이터 문제가 더 중요합니다. Kimi에 입력했다고 생각한 내용이 사용자가 예상하지 못한 제3자인 Anthropic 시스템까지 전달됐기 때문입니다.

Anthropic은 실제로 민감한 사례도 공개했습니다. 한 사용자는 Kimi를 사용한다고 생각하면서 청두 지역 수백 대 CCTV의 감시 데이터를 분석하도록 요청했고, Anthropic은 이 사용자가 중국 인민해방군과 관련됐을 가능성이 높다고 평가했습니다.

또 다른 사례에서는 중국의 주요 국유기업 엔지니어가 내부 시스템을 만들면서 내부 코드와 여러 기업의 실제 접근 자격증명을 입력했습니다. Anthropic 설명대로라면 이 사용자들은 자신의 요청이 Claude로 넘어간다는 사실을 알 방법이 없었습니다.

경쟁사 모델을 몰래 호출했다는 문제를 넘어, 기업 코드·인증정보·개인정보가 사용자가 예상하지 않은 사업자에게 전달될 수 있다는 문제입니다.

Claude의 답변뿐 아니라 추론 과정도 가져가려 했다는 주장

Anthropic은 Moonshot이 전달된 대화 중 적어도 일부를 저장하고 Claude의 chain-of-thought 추론 데이터를 추출하는 파이프라인을 만들었다고 주장합니다.

보고서에 따르면 Claude API가 반환하는 ‘thinking signature’를 저장한 뒤 새로운 세션에서 이를 다시 이용해 전체 추론 흔적을 복원하는 cross-session replay 방식을 사용했습니다. Anthropic은 이런 방식에 대응해 방어 수단을 강화하고 있다고 밝혔습니다.

즉 Anthropic의 주장은 단순히 Claude의 최종 문장만 모았다는 것이 아니라, Claude가 문제를 푸는 능력 자체를 학습 데이터로 확보하려 했다는 쪽에 가깝습니다.

그렇다면 Kimi 성능이 전부 Claude 덕분일까?

여기까지 확대해서 단정할 근거는 없습니다. Anthropic이 공개한 것은 Moonshot에 귀속한 대규모 Claude 접근과 일부 Kimi 사용자 요청의 우회, 그리고 추론 데이터 수집 정황입니다.

이 사실만으로 Kimi 모델의 전체 성능이나 아키텍처가 Claude의 복제품이라고 결론 내릴 수는 없습니다. Moonshot은 이전부터 Kimi의 성능이 자체 기술에서 나온 것이라는 입장을 밝혀왔고, Reuters도 Moonshot이 관련 부정행위를 부인해 왔다고 전했습니다.

따라서 “Kimi는 사실 Claude다”라는 표현은 과합니다. 정확한 쟁점은 일부 고객 요청이 실제 Claude로 전달됐다는 Anthropic의 구체적인 주장과, 그 결과가 훈련 데이터로 수집됐다는 의혹입니다.

이번 의혹이 이전과 다른 이유

예전에는 “Kimi 답변에서 Claude 흔적이 보인다”, “Claude 데이터를 학습한 것 아니냐” 같은 관찰만으로는 실제 데이터 경로를 외부에서 확인하기 어려웠습니다.

이번에는 Claude를 운영하는 Anthropic이 자사 시스템에서 관찰했다며 요청 수, 계정 수, 기간, 프록시 구조, 추론 추출 방식까지 공개했습니다. Reuters 역시 9월 10일 Anthropic의 조사 내용을 보도하며 Moonshot을 포함한 중국 AI 기업들의 무단 모델 추출 의혹을 전했습니다.

다만 이 기술적 귀속과 세부 행위는 현재 Anthropic의 조사 결과입니다. Moonshot 측의 이번 9월 보고서에 대한 상세 반박과 독립적인 기술 검증까지 끝난 상태로 볼 수는 없습니다.

그래서

이번 논란에서 가장 중요한 질문은 Kimi의 벤치마크 점수가 아닙니다. “내가 선택한 모델이 실제로 내 데이터를 처리하고 있는가?”에 가깝습니다.

여러 모델을 조합하는 서비스 자체는 이상하지 않습니다. 하지만 특정 자체 모델을 쓰는 것으로 보이게 하면서 사용자에게 알리지 않고 경쟁사 모델로 요청을 전달했다면 개인정보와 기업 보안의 문제가 됩니다.

Kimi가 Claude를 얼마나 학습했느냐는 앞으로 더 검증해야 합니다. 반면 Anthropic이 이번에 던진 문제는 훨씬 현실적입니다. Kimi라고 믿고 입력한 데이터가 정말 Kimi 안에서만 처리됐느냐. 기업 코드나 인증정보를 AI에 넣는 사용자라면 모델 이름보다 실제 데이터 처리 경로까지 확인해야 할 이유가 하나 더 생겼습니다.

출처: Anthropic ‘Countering misuse of AI: September 2026’, Anthropic ‘Detecting and preventing distillation attacks’(2026.02.23), Reuters 2026.09.10 및 2026.08.26 보도. 2026.09.11 확인. 본문 수치와 사례는 Anthropic이 공개한 조사 결과를 기준으로 했으며, Anthropic의 주장과 독립적으로 확정된 사실을 구분해 서술했습니다.